高光譜遙感發(fā)展綜述通用PPT課件

1、高光譜遙感發(fā)展綜述2課程性質(zhì)：專業(yè)選修課學時學分：45學時，2.5學分（實驗16學時）主要內(nèi)容：原理、方法、應(yīng)用。 3 課程地位-專業(yè)選修課測繪工程一級學科二級學科（學位授予點）對應(yīng)本科專業(yè)測繪科學與技術(shù)（Geomatics）（2010年,碩士點）大地測量學與測量工程測繪工程( 代碼：080901)2003年攝影測量與遙感 遙感科學與技術(shù)（代碼：080902）2008年地圖制圖與地理信息工程 （2007年，碩士點）地理信息系統(tǒng)（代碼：080903）（2002年，資環(huán)）4主要參考教材：1 張良培，張立福. 高光譜遙感，武漢大學出版社，2005.2 浦瑞良，宮 鵬. 高光譜遙感及其應(yīng)用，高等教育出

2、版社，2000.5講課提綱：高光譜遙感發(fā)展概述1. 高光譜遙感的理論基礎(chǔ) 1.1 遙感電磁波理論基礎(chǔ) 1.2 電磁波與物質(zhì)的相互作用 1.3 典型地物的光譜特性 1.4 地面光譜測量2. 高光譜遙感成像機理與成像光譜儀 2.1 基本概念 2.2 高光譜遙感成像特點 2.3 高光譜遙感成像關(guān)鍵技術(shù) 2.4 高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)表達 2.5 成像光譜儀的空間成像技術(shù) 2.6 成像光譜儀的光譜成像技術(shù) 2.7 成像光譜儀系統(tǒng)介紹6講課提綱：3. 高光譜遙感圖像輻射與幾何校正 3.1 成像光譜儀定標 3.2 大氣輻射傳輸理論 3.3 高光譜遙感圖像大氣輻射校正 3.4 高光譜遙感圖像幾何糾正4. 光譜特

3、征分析模型與方法 4.1 光譜特征選擇 4.2 光譜特征提取 4.3 地物類型序列光譜分析5. 光譜分解與圖像分類 5.1 混合光譜模型 5.2 線性光譜解混 5.3 遙感圖像分類概述 5.4 高光譜圖像分類算法 5.5 高光譜圖像地物識別與目標探測7講課提綱：6. 高光譜數(shù)據(jù)綜合分析與系統(tǒng)構(gòu)建 6.1 高空間分辨率與高光譜數(shù)據(jù)融合 6.2 空間信息輔助下的高光譜數(shù)據(jù)分析 6.3 時間信息輔助下的高光譜數(shù)據(jù)分析 6.4 高光譜數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)7. 高光譜遙感應(yīng)用 7.1 高光譜遙感應(yīng)用精準農(nóng)業(yè) 7.2 高光譜遙感應(yīng)用植被生態(tài) 7.3 高光譜遙感應(yīng)用內(nèi)陸水質(zhì) 7.4 高光譜遙感應(yīng)用地質(zhì)礦產(chǎn) 7

4、.5 高光譜遙感應(yīng)用大氣環(huán)境8高光譜遙感發(fā)展綜述一、高光譜遙感的基本概念二、高光譜遙感的主要特點三、高光譜遙感發(fā)展歷程四、高光譜遙感的典型應(yīng)用簡介9高光譜遙感發(fā)展綜述一、高光譜遙感的基本概念二、高光譜遙感的主要特點三、高光譜遙感發(fā)展歷程四、高光譜遙感的典型應(yīng)用簡介10遙感（Remote Sensing）：通過電磁波與地物的相互作用，以波譜和空 間兩維成像方式來探測地物特性的技術(shù)。遙感探測譜段：可見光與近紅外 電磁波與物質(zhì)的相互作用形式紫 藍 青 綠 黃 橙 紅11光學遙感技術(shù)的發(fā)展光譜分辨率的不斷提高全色Panchromatic高光譜Hyperspectral多光譜Multispectral彩

5、色color photography主要通過形狀（空間信息）識別地物主要通過光譜信息識別地物增加了顏色的感知一、高光譜遙感（Hyperspectral Remote Sensing）基本概念加強型的顏色感知12高光譜分辨率遙感（Hyperspectral Remote Sensing）：用很窄（/100或10-2 ）而連續(xù)的光譜通道對地物持續(xù)遙感成像的技術(shù)。在可見光到短波紅外波段其光譜分辨率高達納米(nm)數(shù)量級，通常具有波段多的特點，光譜通道數(shù)多達數(shù)十甚至數(shù)百個以上，而且各光譜通道間往往是連續(xù)的，因此高光譜遙感又通常被稱為成像光譜（Imaging Spectrometry）遙感。一、高光譜遙

6、感（Hyperspectral Remote Sensing）基本概念光學遙感技術(shù)的發(fā)展： 全色（黑白）彩色攝影多光譜掃描成像高光譜遙感超光譜。 10-1 10-2 10-3 13一、高光譜遙感（Hyperspectral Remote Sensing）基本概念高光譜遙感的直觀特點：波段窄：/100，在可見光到短波紅外波段其光譜分辨率高達納米(nm)數(shù)量級波段多：數(shù)十甚至數(shù)百個以上波段連續(xù)：非點測量；每個像元可提取一個光譜曲線；且具有空間可識別性可提取連續(xù)的光譜曲線可成像：14一、高光譜遙感（Hyperspectral Remote Sensing）基本概念波段窄：波段多：波段連續(xù)：可成像：更

7、接近于成像光譜的概念，高光譜的含義應(yīng)該更寬廣，只要光譜分辨率高，即可認為是高光譜。（超光譜）波段之間具有一定的相關(guān)性，出現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余問題，還需進行波段選擇及合并（光譜特征分析）某些應(yīng)用中僅需幾個特征波段即可識別地物，并非必須獲取連續(xù)的光譜曲線（光譜特征提取）成像的方式多種多樣，并不一定必須同時成像，可通過點測量后的掃描成像，比如擺掃式成像光譜儀、激光雷達等。（空間分布展示）高光譜的首要特點（與通過門縫看遍人不同）15一、高光譜遙感（Hyperspectral Remote Sensing）基本概念高光譜圖像結(jié)構(gòu) 16高光譜遙感發(fā)展綜述一、高光譜遙感的基本概念二、高光譜遙感的主要特點三、高光譜遙感

8、發(fā)展歷程四、高光譜遙感的典型應(yīng)用簡介17二、高光譜遙感的主要特點1. 圖譜合一一個數(shù)據(jù)立方體包含百萬條的地物光譜曲線塑料膜干燥植被綠色植被方解石白云石高嶺石182. 光譜分辨率高二、高光譜遙感的主要特點多光譜 高光譜19光譜分辨率高二、高光譜遙感的主要特點 不同分辨率的水鋁礦的光譜反射曲線光譜吸收帶4nm300個數(shù)據(jù)8nm150個數(shù)據(jù)16nm75個數(shù)據(jù)32nm38個數(shù)據(jù)64nm19個數(shù)據(jù)128nm10個數(shù)據(jù)256nm6個數(shù)據(jù)512nm3個數(shù)據(jù)通道寬，反映不靈敏20高光譜遙感發(fā)展綜述一、高光譜遙感的基本概念二、高光譜遙感的主要特點三、高光譜遙感發(fā)展歷程四、高光譜遙感的典型應(yīng)用簡介21三、高光譜遙

9、感發(fā)展歷程（國際） 20 世紀 80 年代興起的新型對地觀測技術(shù)高光譜遙感技術(shù)，始于成像光譜儀 (Imaging Spectrometer) 的研究計劃。該計劃最早由美國加州理工學院噴氣推進實驗室(Jet Propulsion Lab, JPL) 的一些學者提出, 并在美國宇航局 (National Aeronautics and Space Administration, NASA) 的支持下, 相繼推出了系列成像光譜儀產(chǎn)品(葉榮華,2001), 如機載航空成像光譜儀(Airborne Imaging Spectrometer, AIS)系列, 航空可見光 / 紅外成像光譜儀(Airborn

10、e visible/Infrared Imaging Spectrometer, AVIRISh); 星載中分辨率成像光譜儀 (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS), 高分辨率成像光譜儀(High Resolution Imaging Spectrometer, HIRIS), 等等。 22三、高光譜遙感發(fā)展歷程（國內(nèi)） 它是指在特定光譜域以高光譜分辨率同時獲得連續(xù)的地物光譜圖像, 使得遙感應(yīng)用可以在光譜維上進行空間展開, 定量分析地球表層生物物理化學過程與參數(shù)。 之后, 成像光譜技術(shù)的研究進入了一個高速發(fā)展期, 各國紛紛投

11、入資金加大成像光譜儀的研究己加拿大、日本、澳大利亞等國, 相繼研制出了不同應(yīng)用目的的成像光譜儀。 我國在成像光譜儀的研究開發(fā)方面也取得了引人矚目的成績, 相繼成功研制出機載成像光譜儀MAIS (Modular Airborne Imaging Spectrometer)；航空成像光譜儀OMIS (Operational Modular Imaging Spectrometer) 系列；星載高光譜成像光譜儀 C-HRIS (China High Resolution Imaging Spectrometer)等23三、高光譜遙感發(fā)展歷程（國際）20世紀70年代末期，成像光譜概念形成初期（美國GE

12、R的航空光譜研究，美國噴氣推進實驗室JPL的航天飛機多光譜紅外輻射計SMIRR ）1983年，第一臺高分辨力航空成像光譜儀（Airborne Imaging Spectrometer，AIS-1） ，JPLGER的航空光譜儀成功地檢測到了植物光譜紅邊“藍移效應(yīng)”SMIRR則首次從空間軌道上直接鑒別了粘土礦物和碳酸鹽礦物 1.22.4微米，128個波段，3.7度視場20世紀80年代末到21世紀初，成像光譜蓬勃發(fā)展機載成像光譜儀器：美國：AIS-2、GERIS、AVIRIS、MIVIS、DAIS-7915、HYDICE、Probe、TEEMS、SEBASS加拿大：FLI/PML、CASI、SASI

13、、TABI澳大利亞：Geosan MarkII、HyMap德國：ROSIS法國：IMS星載成像光譜儀器：美國：MODIS、EO-1（ALI、Hyperion、LAC）、Might-Sat美日合作：ASTER歐空局：CHRIS、ENVISAT（MERIS）、澳大利亞：ARIES日本：ADEOS-2（GLI）24三、高光譜遙感發(fā)展歷程（國內(nèi)）20世紀80年代中后期，發(fā)展高光譜成像系統(tǒng)“七五期間”多波段掃描儀IR/UV雙波段，VIR/MIR/IR三波段，6波段細分紅外光譜掃描儀（FIMS），熱紅外多光譜掃描儀（ATIMS），DGS 8波段多光譜掃描儀，AMS 19波段多光譜掃描儀，“八五期間”新型模

14、塊化航空成像光譜儀MAIS技物所：PHI、OMIS（I、II）、WHI西安光機所：多種類型傅立葉變換光譜儀（嫦娥、環(huán)境星）北京理工大學：傅立葉變換光譜儀研究“九五之后”25三、高光譜遙感發(fā)展歷程JPL實驗室1988年開發(fā)了第一個專門處理成像光譜儀圖像的軟件包SPAM 1991年科羅拉多大學的CSES研究中心采用交互式語言（IDL），研制成了基于UNIX工作站的成像光譜處理系統(tǒng)SIPS JPL和USGS開發(fā)的SIS、ENVI軟件 加拿大的PCI軟件中的高光譜分析模塊 中科院遙感應(yīng)用研究所開發(fā)的高光譜圖像處理系統(tǒng)HIPAS 地礦部航空物探遙感中心開發(fā)的成像光譜數(shù)據(jù)處理分析系統(tǒng)ISDPS 26三、高

15、光譜遙感發(fā)展歷程高光譜圖像處理系統(tǒng)名稱研發(fā)機構(gòu)國家HIPAS中科院遙感所中國ISDPS 地礦部航空物探遙感中心中國SPAMThe Spectral Analysis Manager-JPL美國ISISIntegrated Software for Imaging Spectrometers-USGS Flagstaff美國HIPSHyperspectral Image Processing System美國SIPSThe Spectral Image Processing System University of Colorado美國HYDICEThe HYDICE Starter Kit-N

16、aval Research Lab美國GenisisGeneral Imaging Spectrometry Interpretation System-WTJ systems美國MIDASMIDAS TASC 美國ENVIThe Environment for Visualizing Images, Research Systems Inc美國ERDASERDAS-Hyperspectral Data Analysis Package美國TETRACORDERU.S. Geological Survey美國ISDASImaging Spectrometer Data Analysis Sys

17、tem-CCRS加拿大PCIPCI- ERDAS-Hyperspectral Data Analysis Package加拿大The Spectral GeologistCommonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO) 澳大利亞現(xiàn)有高光譜圖像處理系統(tǒng)列表27三、高光譜遙感發(fā)展歷程應(yīng)用研究（高光譜數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用推廣）基礎(chǔ)研究（數(shù)據(jù)處理、分析算法及模型，載荷關(guān)鍵技術(shù)及器件，軟件研發(fā)）載荷研制（高光譜遙感器及相關(guān)輔助設(shè)備）指明高光譜遙感應(yīng)用方向引導高光譜遙感器的技術(shù)發(fā)展相輔相成，共同發(fā)展28高光譜遙感發(fā)展綜述一、

18、高光譜遙感的基本概念二、高光譜遙感的主要特點三、高光譜遙感發(fā)展歷程四、高光譜遙感的典型應(yīng)用簡介29四、高光譜遙感的典型應(yīng)用典型地物的光譜特性典型應(yīng)用示例304.1 典型地物的光譜特性 巖礦的光譜特性植被的光譜特性土壤的光譜特性水體和雪的光譜特性城市目標的光譜特性314.1.1 巖礦的光譜特性在0.41.3m的光譜特性主要取決于礦物晶格結(jié)構(gòu)中存在的鐵、銅、鎳、錳等過渡性金屬元素的電子躍遷1.32.5m的光譜特性是由礦物組成中的碳酸根（CO32）、羥基（OH）及可能存在的水分子（H2O）決定的35m的光譜特性是由Si-O、Al-O等分子鍵的振動模式?jīng)Q定的324.1.1 巖礦的光譜特性陽離子(cat

19、ion)吸收峰位置（m）Fe2+0.43,0.45,0.51,0.55,1.01.1,1.81.9Fe3+0.40,0.45,0.49,0.52,0.7,0.87Ni2+0.4,0.75,1.25Cu2+0.8Mn2+0.34,0.37,0.41,0.45,0.55Cr3+0.4,0.55,0.7Ti4+0.45,0.55,0.60,0.64La2+0.5,0.6,0.75,0.8常見陽離子光譜特征 高光譜遙感識別礦物主要依賴于礦物成分的吸收特征 334.1.1 巖礦的光譜特性振動基團(vibrational radical)吸收峰位置(m)H2O1.875,1,454,1.38,1.135,

20、0.942，主要為1.4和1.9.OH-1.40,2.20(Al-OH),2.30(Mg-OH)CO32-2.55,2.35,2.16,2.00,1.90NH4+2.02,2.12C-H1.70,2.30常見振動光譜特征 344.1.1 巖礦的光譜特性礦物粒度和溫度：礦物粒度和溫度都會影響到礦物的波譜特性。研究表明，反射率隨礦物顆粒增大而下降（Clark R N.，1999），礦物粒度一般只影響反射率的大小，而不會改變礦物的光譜吸收特征。溫度會影響分子振動速率，從而影響礦物光譜特征（Pieters C M et al.，1993），如赤鐵礦的F3+吸收峰隨溫度升高向長波段方向偏移。354.1.

21、1 巖礦的光譜特性巖石的光譜特征：巖石的光譜表現(xiàn)非常復(fù)雜，其中最重要的原因是巖石光譜本質(zhì)上是礦物的混合光譜，其光譜特征受成分、結(jié)構(gòu)、構(gòu)造和表面狀態(tài)等因素的影響，并且研究表明，這種混合效應(yīng)為非線性的（Hapke B，1981）。這對高光譜遙感圖像的數(shù)據(jù)處理和巖礦信息提取帶來了不便。同時，由于可見光和紅外的穿透能力只有幾個厘米，因此在分析巖石光譜特性與成分關(guān)系時，樣品表面風化、結(jié)構(gòu)和顏色非常重要，特別是在野外自然情況下。364.1.1 巖礦的光譜特性以青紫泥( Blue clayey Paddy soil, BP) 和紅黃泥( Red Paddy soil, RP) 為例, 研究發(fā)育于不同母質(zhì)的水

22、稻土高光譜和SOM 含量光譜參數(shù)模型的差異性。（周清，2004）374.1.2 植被的光譜特性葉綠素反射峰紅邊，植物曲線最明顯的特征水的吸收帶植被葉綠素濃度的增加，植被光學作用增強，消耗更多的長波光子384.1.2 植被的光譜特性對植被光譜特征的影響因素可概括為以下幾個方面：1. 植被是由有限的一些光譜敏感成份所組成；2. 植被自身生長狀態(tài)及其環(huán)境變化導致植被組成部分含量 的變化，并進而影響植被光譜；3. 植被的外形結(jié)構(gòu)對其反射光譜特征有強烈的影響；4. 植被的光譜特征與光譜測量的空間尺度有很大的關(guān)系；5. 植被可見光和近紅外（350800nm）反射光譜特性差異 主要來源于植物體內(nèi)葉綠素和其它

23、色素成份394.1.2 植被的光譜特性對植被光譜特征的影響因素可概括為以下幾個方面：6.植被近紅外（8001000nm）反射光譜特性差異主要來源于植物細胞 組織散射；7.植被短波紅外（10002500nm）光譜特性主要由植物細胞組織內(nèi)的 液態(tài)水吸收決定；8.植被短波紅外（8002500nm）光譜的其它影響因子還包括與淀粉 (Starches)、蛋白質(zhì)(Proteins)、油質(zhì)(Oils)、糖(Sugars)、木質(zhì)素 (Lignin)和纖維素(Cellulose)有關(guān)的CH、NH等；9.植被中紅外波段對入射能量的吸收程度，是葉子水分百分含量和葉 子厚度的函數(shù)。10.就單一植被葉片光譜而言，它們均

24、具有非常相似的光譜吸收特征， 但卻具有不同的吸收深度。 404.1.2 植被的光譜特性當葉綠素濃度增加時，可見波段藍光部分的反射率顯著下降，但綠光部分的反射率上升。 414.1.3 土壤的光譜特性水的吸收帶424.1.3 土壤的光譜特性土壤的光譜特性土壤中的原生礦物：石英、長石、白云母、少量的角閃石、輝石、磷灰石、赤鐵礦、黃鐵礦等。土壤中的石礫、砂粒幾乎全是由原生礦物所組成，多以石英為主。粉粒絕大多數(shù)也是由石英和原生硅酸鹽礦物組成。土壤中的次生礦物主要有以下幾類：簡單的鹽類，如碳酸鹽、硫酸鹽和氯化物等；含水的氧化物，如氧化鐵、氧化鋁、氧化硅等；次生層狀鋁硅酸鹽，如高嶺石、蒙脫石和水化云母類等。

25、434.1.3 土壤的光譜特性土壤水分是土壤的重要組成部分，當土壤的含水量增加時，土壤的反射率就會下降，在水的各個吸收帶處（1400nm，1900nm和2700nm），反射率的下降尤為明顯。對于植物和土壤，造成這種現(xiàn)象顯然是同一種原因，即入射輻射在水的特定吸收帶處被水強烈吸收所致.圖中含水量，A：0.32；B：0.25；C：0.14；D：0.07444.1.3 土壤的光譜特性土壤有機質(zhì)是指土壤中那些生物來源（主要是植物和微生物）的物質(zhì)，其中腐殖質(zhì)是土壤有機質(zhì)的主體，腐殖質(zhì)可分為胡敏酸和富里酸。胡敏酸的反射能力特別低，幾乎在整個波段為一條平直線，呈黑色。富里酸則在黃紅光部分開始強反射，呈棕色。有

26、機質(zhì)的影響主要是在可見光和近紅外波段，而影響最大的是在0.60.8m之間。一般來說，隨土壤有機質(zhì)的增加，土壤的光譜反射率減小。除有機質(zhì)含量外，土壤腐殖質(zhì)中胡敏酸和富里酸的比值（HF）是影響土壤光譜反射特性的另一個重要因素。地處不同地帶的土壤，盡管其有機質(zhì)含量相同，但由于HF的比值不同，土壤的光譜反射特性也會不同。因此，不僅有機質(zhì)的含量影響土壤光譜反射特性，而且其不同的組成也同樣有顯著的影響454.1.3 土壤的光譜特性在350-600nm反射特性增加快，600-2100nm緩慢，之后下降，2個水吸收峰464.1.3 土壤的光譜特性二般情況下：光譜特性出現(xiàn)混沌現(xiàn)象？474.1.3 土壤的光譜特性

27、鐵在土壤中的存在形式主要是氧化鐵，氧化鐵是影響土壤光譜反射特性的重要土壤成分，其含量的增加會使反射率減小。一般來說，土壤的氧化鐵含量與反射率之間是存在一定的負相關(guān)，但在波段0.50.7 m的相關(guān)性卻不明顯。土壤氧化鐵含量增加時，可見光與近紅外部分吸收增強，而在0.50.7 m波段的吸收增強幅度不很大，因此土壤出現(xiàn)黃紅色。在旱作土壤中，氧化鐵隨結(jié)晶水的多少不同而表現(xiàn)出不同顏色。當土壤處于還原狀態(tài)時，土壤呈現(xiàn)出藍綠、灰藍等色，當土壤處于氧化狀態(tài)時，土壤呈現(xiàn)出紅、黃等顏色。鐵的影響主要也在可見光和近紅外波段，由于土壤中有機質(zhì)與氧化鐵對土壤的光譜反射特性影響都很大，故定量區(qū)分有機質(zhì)和氧化鐵對光譜反射率

28、的貢獻難度較大，這給精確估算土壤氧化鐵含量帶來一定困難。484.1.3 土壤的光譜特性陜西省橫山縣土壤含鐵量的光譜特性吸收區(qū)域494.1.3 土壤的光譜特性土壤質(zhì)地是指土壤中各種粒徑的顆粒所占的相對比例。它對土壤光譜反射特性的影響，主要表現(xiàn)在兩個方面：一是影響土壤持水能力，進而影響土壤光譜反射率；二是土壤顆粒大小本身也對土壤的反射率有很大影響對于土壤粒徑較小的粘粒部分，由于其很強的吸濕作用，它在1.4，1.9，2.7等處的水吸收帶異常明顯。隨土壤顆粒變小，顆粒間的空隙減少，比表面積增大，表面更趨平滑，使土壤中粉砂粒的反射率比砂粒高，但當顆粒細至粘粒時，又使土壤持水能力增加，反而降低了反射率。此

29、外，土壤質(zhì)地影響反射特性的因素不僅是粒徑組合及其表面狀況，還與不同粒徑組合物質(zhì)的化學組成密切有關(guān)。土壤的光譜特性影響因素：成土礦物、含水量、有機物、氧化鐵和質(zhì)地等。504.1.3 土壤的光譜特性成土母質(zhì)決定了土壤反射光譜的基本特征; 有機質(zhì)是小于1 000 nm 范圍黑土反射光譜特征的決定因素, 同時由于有機質(zhì)與土壤水分、機械組成的相關(guān)關(guān)系, 間接影響著大于1 000nm 的波譜范圍（劉煥軍，2009）.蒙脫石伊利石去包絡(luò)線混合礦物514.1.4 水體和雪的光譜特性水體的光譜特性 地表較純潔的自然水體對0.42.5波段的電磁波吸收明顯高于絕大多數(shù)其它地物。 在可見光波段內(nèi)，水體中的能量-物質(zhì)相

30、互作用比較復(fù)雜，光譜反射特性可能包括來自三方面的貢獻： (1) 水的表面反射; (2) 水體底部物質(zhì)的反射; (3) 水中懸浮物質(zhì)的反射。 光譜吸收和透射特性不僅與水體本身的性質(zhì)有關(guān)，而且還明顯地受到水中各種類型和大小的物質(zhì)有機物和無機物的影響。 524.1.4 水體和雪的光譜特性在光譜的近紅外和中紅外波段，水幾乎吸收了其全部的能量，即純凈的自然水體在近紅外波段更近似于一個“黑體”，因此，在1.12.5m波段，較純凈的自然水體的反射率很低，幾乎趨近于零 534.1.4 水體和雪的光譜特性雪雖然是水的一種固態(tài)形式，但它與水的光譜特性截然不同，地表雪被的光譜反射率明顯高于自然水體。雪光譜反射率的平均值變化特點如下，新降的未融化的雪表面融化的雪濕的融化的雪重新凍結(jié)的雪 544.1.5 城市目標的光譜